인공지능에 의한 일자리 위험 진단 – LG경제연구원 보고서를 읽고 느낀 점

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인공지능의 세상이 올 것이라고 하죠. 언젠가는 오겠지요. 스카이넷을 떠올리는 사람들은 암울한 미래를, 자비스를 떠올리는 사람들은 긍정적인 미래를 그릴 것 같습니다. 인공지능으로 인해서 인간의 삶이 어떻게 바뀔지 많은 사람들이 궁금해하고, 예측하려고 노력하고 있습니다. 스카이넷과 자비스와 같은 수준의 인공지능이 나타나서 인간에게 큰 영향을 주려면 아직 멀었습니다. 이런 고민을 하기 전에 내 밥줄 먼저 걱정해야 할 것 같습니다.

LG경제연구원에서 인공지능에 의한 일자리 위험 진단 보고서를 냈습니다. 자세한 내용은 http://www.lgeri.com/report/view.do?idx=19620 이곳에 가셔서 보고서를 다운로드 받아 읽어보시기 바랍니다. 저는 제 관점에서 필요한 부분만 인용하고 느낀 점을 적겠습니다.

1. 머신러닝과 딥러닝의 개념을 내가 잘못 알고 있었군

아주 민망한 점부터 적습니다. 그 동안 머신러닝과 딥러닝의 개념을 잘못 알고 있었던 것 같습니다. 머신러닝은 학습을 위해 사람이 기계에게 많은 양의 학습을 먼저 시키고 그 후에 그 규칙에 따라 스스로 규칙을 조절하거나 변경하는 것으로 이해하고 있었습니다. 딥러닝은 사람이 학습시키는 정도를 아주 낮게 가지고 가도 기계 스스로 학습부터 시작하는 것으로 이해하고 있었고요. 즉, 초기에 사람이 어느 정도 학습에 개입하느냐에 따라서 머신러닝과 딥러닝을 구분한다라고 알고 있었습니다. 그런데 이 보고서에서는 다르게 정의를 하는군요.

위의 그림과 같이 인공지능이 가장 포괄적이고, 그 다음이 머신러닝입니다. 머신러닝 방법론 중 하나가 딥러닝이네요. 딥러닝은 “심층 신경망 이론에 기반한 것으로 인간의 두뇌 작동방식을 모방한 인공지능 구현 방법”이라고 설명되어 있습니다. 제가 잘못 알고 있었던 것을 제대로 이해할 수 있는 좋은 보고서네요. 읽는데 제대로 공부 안한 티가 팍팍 나서 민망했습니다. 너무 대충대충 이해하고 넘어가려고 했었나봅니다.

2. 교육 관련 직업이 생각보다 많이 살아 남겠군

표를 보세요. 우리나라 423개 직업(세분류 기준)으로 인공지능을 통한 자동화로 직업을 잃을 수 있는 상위 20개(왼쪽), 하위 20개(오른쪽)을 구분해 놓았습니다.

위험성이 높은 것은 통신서비스 판매원, 텔레마케터, 인터넷 판매원, 사진인화 및 현상기 조작원, 관세사, 무역 사무원, 전산 자료 입력원 및 사무 보조원, 경리 사무원, 상품 대여원, 표백 및 염색 관련 조작원, 신발제조기 조작원 및 조립원, 고무 및 플라스틱 제품 조립원, 가구조립원, 기타 목재 및 종이 관련 기계조작원, 구두 미화원, 출납창구 사무원, 운송 사무원, 삼유제조 기계조작원, 회계사, 세무사 등이 있습니다.

위험이 낮은 것은 영양사, 전문 의사, 장학관/연구관 및 교육 관련 전문가, 교육 관리자, 보건의료관련 관리자, 중고등학교 교사, 학습지 및 방문 교사, 컴퓨터시스템 설계 및 분석가, 특수교육 교사, 약사 및 한약사, 기타 전문서비스 관리자, 컴퓨터 강사, 기타 종교관련 종사자, 성직자, 화학공학 기술자 및 연구원, 섬유공학 기술자 및 연구원, 연구 관리자, 건축가 및 건축공학 기술자, 환경공학 기술자 및 연구원 등이 있습니다.

저는 읽다보니 생각보다 교육 관련 직업이 많이 살아남겠구나라는 생각이 들더라고요. 가르친다고 하는 것의 개념이 많이 바뀌고 있습니다만 여전히 스스로 배워가는 것보다는 누군가에 의해서 교육을 받는 것이 더 익숙하고 효율적이기 때문이 아닐까 싶네요. 눈여겨 볼 것은 교사라고 하는 직업이 지금과 같은 역할을 할 것은 아닙니다. 단순 강의는 동영상이나 콘텐츠로 대체될 가능성이 큽니다. 이것을 근간으로 교사가 학습자들과 함께 배워갈 수 있도록 도와주는 형식으로 바뀌겠지요.

3. 자동화 위험이 낮다고 나와 있지만 아닐 가능성도 있는데

보고서는 어디까지나 보고서일 뿐이겠지요. 목록을 보다보면 의아한 것들도 눈에 띕니다. 먼저 영상사입니다. 대체확률이 제일 낮죠. 다음 영상을 보시죠. 로봇이 요리를 하네요. 이런 제품에도 인공지능 기술이 당연하게 들어가겠지요.

레시피를 선택하기만 하면 자동으로 음식이 나온다면 이 레시피 제작할 때에는 당연하게 영양성분을 고려할 겁니다. 맛만 생각하지는 않을 겁니다. 영양사의 핵심역할은 바로 영양을 균형잡히게 요리하도록 관리하는 것일텐데 요리로봇에 내장된 레시피에는 이미 그와 관련한 데이터가 고려되어 있을 것입니다.

또 하나는 종교관련 종사자, 성직자 입니다. 점포가 무인화되고 자동화될 수 있다면 종교와 관련된 행정도 자동화 될 수 있다는 뜻입니다. 종교관련 종사자를 어떻게 정의하느냐에 따라 다르겠지만 기독교로 따지면 목사, 전도사 정도만 의미하는 것인지, 불료로 따지면 스님 정도만 의미하는 것인지 불명확합니다. 인터넷 예배도 충분히 드리고 있고, 헌금도 인터넷뱅킹으로 하는 경우도 있기 때문에 종교시설도 점점 사람이 줄어드는 방향으로 충분히 갈 수 있다고 봅니다. 성직자의 경우에도 이미 교회나 절의 대형화를 통해 수요과 공급의 불균형이 극에 다랐다고 볼 수 있습니다. 작은 개척교회는 살아가기도 어려운 실정이니까요. 성직자도 직업의 관점에서 보면 없어지지는 않겠지만 매력적인 직업은 아닐 겁니다.

4. 언제부터 기계와 경쟁하면서 살아야하나

현재는 기계와 협업을 하면서 살아가는 시대입니다. 클라우드라고 하는 기계, 스마트폰이라고 하는 기계 등으로 편의성이 증가하고 있는 것이 사실입니다. 아직 기계가 스스로 생각하고 판단하고 결정하는 단계가 아니기 때문에 기계는 사람이 시키는 것을 효율적으로 빠르게 일을 처리하는 역할을 하고 있습니다. 이 단계에서 인공지능이 강려크해지면 협력과 경쟁이 동시에 진행되겠지요. 경쟁에서 밀리는 직업 20가지를 뽑은 이유도 이 때문일 것이고요.

기계와 본격적으로 경쟁하는 시점이 언제냐에 따라서 저의 삶은 많이 달라질 것 같습니다. 내가 몇 살때부터 협력과 경쟁의 비율이 역전될지 궁금합니다. 제 인생의 경로를 어떻게 잡아야할지의 기준점이 될 수도 있을테니까요. 아들의 삶에는 더 큰 영향을 미치겠지요. 아들이 본격적인 사회생활을 할 시점에 기계와 어느 정도 수준으로 경쟁을 하느냐에 따라서 진로 선택에 영향을 줄테니까요. 지금도 기계와 협력하고 경쟁하는 것을 익혀야한다는 둥, 기계로부터 대체되지 않을 직업을 선택해야 한다는 둥의 이야기를 하곤 합니다만 그 시점을 정확하게 알 수 없으니 답답할 노릇입니다.

특이점이 오는 순간 협력과 경쟁의 역전은 급속하게 이루어지겠죠. 하루가 다르게 사람이 할 일은 줄어갈 겁니다. 어차피 좋으나 싫으나 70살 이상까지 일을 해야하는 운명 속에서 나의 삶을 어떻게 꾸려갈 것인지 고민해 볼 일입니다.